S.E.A.G.R: 二重の文化的・感情的変調による社会的・感情的認識挨拶ロボットフレームワーク
本論文は、多様な文化的背景と異なる感情状態を持つユーザーとの対話環境向けに設計されたロボット挨拶フレームワークSEAGRを提案する。二重層変調フレームワークにより、文化的アイデンティティが適切な挨拶タイプを決定し、感情的手がかりが実行方法を調整する。Sense-Think-Actアーキテクチャに基づき、文脈認識型文化マッピング、感情ベースのジェスチャ変調、近接空間調整を統合する。低コストのプロトタイプを実装したが、ユーザー研究による実証評価は今後の課題である。
人間とロボットの相互作用（HRI）において、挨拶行動は第一印象、ユーザーの快適さ、信頼感に強い影響を与える重要な要素である。しかし、既存のロボットシステムの多くは固定された挨拶ルーチンに依存しており、ユーザーの文化的背景や感情状態に適応することができない。この問題に対処するため、研究チームはSEAGR（Socially and Emotionally Aware Greeting Robot）フレームワークを開発した。本研究は2026年の第18回国際社交ロボット会議（ICSR 2026）に採択されており、13ページ・6図から構成される。
SEAGRの中核は二重層変調フレームワークである。第一層では文化的アイデンティティに基づいて適切な挨拶の種類（例：お辞儀、握手、手を振るなど）を決定する。第二層ではユーザーの感情的手がかり（表情、姿勢、声のトーンなど）に応じて挨拶の実行方法を調整する。例えば、悲しんでいるユーザーにはより穏やかでゆっくりとした動作で挨拶を行う。このシステムは、Sense-Think-Actアーキテクチャの下で、文脈認識型文化マッピング、感情ベースのジェスチャ変調、近接空間（プロクセミクス）調整を統合している。
ハードウェア実装としては、低コストのプロトタイプが構築された。USBカメラによる視覚認識、超音波センサーによる距離測定、Arduino制御のサーボモーターによる動作実行、およびPython処理ソフトウェアを実行するノートパソコンで構成される。この設計により、SEAGRは低コストで現実環境に展開可能であり、リアルタイム応答が可能である。
現時点では、SEAGRはシステム設計と概念実証の段階にある。著者は、ユーザー研究による実証的検証が現在の限界であることを明示し、将来の作業として制御実験による有効性とユーザー受容性の評価を計画している。特に、異なる文化集団におけるパフォーマンスの検証や、感情認識モジュールの最適化が今後の課題として挙げられている。大規模なテストは未実施であるが、SEAGRは文化的感受性と感情適応性を備えたソーシャルロボットのための革新的な設計アプローチと技術基盤を提供しており、HRI分野における挨拶行動のパーソナライズと適応化に貢献することが期待される。